Big Data là gì? Những “siêu năng lực” mà nó đem lại với các doanh nghiệp hiện nay

"Đam mê của chúng tôi là khám phá những ý tưởng giúp mang lại thành công cho doanh nghiệp.Minara chúng tôi sử dụng đa dạng các công cụ để thấu hiểu mục tiêu kinh doanh, sáng tạo ý tưởng và biến chúng trở thành hiện thực". Tìm hiểu ngay

Big Data là gì? Với một thị trường mà khách hàng làm trung tâm như hiện nay thì việc phân tích khách hàng là điều cần thiết với mỗi doanh nghiệp. Big data ra đời như một sự tất nhiên của thị trường khi mà Internet và công nghệ 4.0 đang cực kỳ phát triển và giúp ích rất nhiều cho các Marketer. Vậy bạn hiểu rõ Big data là gì? Nó có những năng lực nào khiến giúp các thương hiệu thu hút khách hàng về doanh nghiệp của mình.

Big Data là gì?

Big Data hay được gọi là Dữ liệu lớn là thuật ngữ mô tả khối lượng dữ liệu lớn – cả cấu trúc và không có cấu trúc – dữ liệu này cung cấp thông tin cho một doanh nghiệp trên cơ sở hàng ngày. Đó là những gì các tổ chức làm với dữ liệu quan trọng. Big data có thể được phân tích để có thông tin chi tiết dẫn đến các quyết định tốt hơn và các động thái kinh doanh chiến lược. Những bộ dữ liệu này quá lớn đến nỗi phần mềm xử lý dữ liệu truyền thống không thể quản lý chúng. Nhưng những khối lượng dữ liệu khổng lồ này có thể được sử dụng để giải quyết các vấn đề kinh doanh mà bạn không thể giải quyết được trước đây.

Nguồn gốc và sự phát triển của Big Data

Đối với nhiều người hiện nay thì thuyết trình về Big Data là một thuật ngữ còn khá mới mẻ những thực ra, nguồn gốc của Big Data đã bắt đầu từ những năm 1960 và 1970. Đó là thời điểm mà thế giới dữ liệu chỉ mới bắt đầu với các trung tâm dữ liệu đầu tiên cùng với đó là sự phát triển của cơ sở dữ liệu SQL.

Năm 1984, Tập đoàn Teradata đã cho ra thị trường hệ thống xử lý dữ liệu song song DBC 1012. Đây chính là những hệ thống đầu tiên phân tích và lưu trữ tới 1 terabyte dữ liệu.

Năm 2005, con người bắt đầu nhận ra rằng số lượng người dùng được tạo ra thông qua Youtube, Facebook và các dịch vụ trực tuyến khác là cực kỳ lớn. Sự phát triển của các framework ví dụ như Hadoop (hoặc gần đây là Spark) là cần thiết cho sự phát triển của Big Data. Lý do là vì chúng khiến cho Big Data hoạt động dễ dàng hơn và lưu trữ rẻ hơn.

Hiện nay thì khối lượng Big Data đã tăng một cách nhanh chóng, những người sử dụng vẫn đang hàng ngày tạo ra một lượng dữ liệu vô cùng lớn. Tuy nhiên, có một điều thú vị là lượng dữ liệu đó không chỉ của con người mà còn do máy móc tạo ra, thậm chí còn là chủ yếu. Sự ra đời của IoT (Internet of Things), nhiều thiết bị và đối tượng được kết nối với internet, từ đó thu thập dữ liệu về mô hình sử dụng của người dùng và hiệu suất của sản phẩm. Chính sự có mặt của IoT đã tạo ra nhiều dữ liệu hơn.

Đặc trưng của Big Data là gì?

Sau khi hiểu được tổng quan về big data, những đặc trưng của dữ liệu lớn được đặc trưng bởi 3V, trong đó bao gồm:

Volume (Khối lượng dữ liệu):

Với big data, bạn sẽ phải xử lý khối lượng lớn dữ liệu có mật độ thấp, không có cấu trúc. Đây có thể là dữ liệu của giá trị không xác định, chẳng hạn như nguồn cấp dữ liệu Twitter, nhấp chuột trên trang web hoặc ứng dụng dành cho thiết bị di động hoặc thiết bị hỗ trợ cảm biến. Đối với một số tổ chức, điều này có thể là hàng chục terabyte dữ liệu. Đối với những người khác, nó có thể chỉ là hàng trăm petabyte.

Velocity (Vận tốc mà dữ liệu cần xử lý được và phân tích):

Tốc độ là tốc độ nhanh tại đó dữ liệu được nhận và (có thể) đã hành động. Thông thường, tốc độ cao nhất của luồng dữ liệu trực tiếp vào bộ nhớ so với được ghi vào đĩa. Một số sản phẩm thông minh hỗ trợ internet hoạt động trong thời gian thực hoặc gần thời gian thực và sẽ yêu cầu đánh giá và hành động theo thời gian thực.

Variety (Nhiều loại dữ liệu đa dạng):

Nhiều loại đề cập đến nhiều loại dữ liệu có sẵn. Các kiểu dữ liệu truyền thống được cấu trúc và phù hợp gọn gàng trong một cơ sở dữ liệu quan hệ.  Các kiểu dữ liệu phi cấu trúc và bán cấu trúc, chẳng hạn như văn bản, âm thanh và video yêu cầu tiền xử lý bổ sung để lấy được ý nghĩa và siêu dữ liệu hỗ trợ.

Các kho dữ liệu lớn được tạo thành từ những dữ liệu. Dữ liệu có thể đến từ các nguồn như ứng dụng trên thiết bị di động, ứng dụng dành cho máy tính để bàn, mạng xã hội, trang web, thí nghiệm khoa học, thiết bị cảm biến và các thiết bị khác trong internet (IoT).

Big Data khi đi kèm cùng với các thành phần có liên quan cho phép các tổ chức đưa dữ liệu vào sử dụng thực tế và giải quyết một số các vấn đề trong kinh doanh. Các vấn đề đó gồm có:

Các phân tích áp dụng với các dữ liệu

Cơ sở hạ tầng IT cần thiết để có thể hỗ trợ cho Big Data

Các công nghệ cần thiết cho những dự án Big Data các bộ kĩ năng có liên quan

Những trường hợp thực tế có ý nghĩa đối với Big Data.

Phân tích dữ liệu mới là giá trị thực sự được mang lại từ các tổ chức dữ liệu lớn. Nếu không có sự phân tích thì đây chỉ là những dữ liệu được sử dụng vô cùng hạn chế trong kinh doanh. Với việc phân tích những dữ liệu lớn, các công ty có thể thu về cho mình những lợi ích như dịch vụ khách hàng được cải thiện, từ đó mang lại hiệu quả cao hơn, tăng doanh thu và tăng khả năng cạnh tranh.

Việc phân tích dữ liệu có liên quan đến việc kiểm tra những bộ dữ liệu để thu thập các thông tin chi tiết hoặc rút ra các kết luận về những nội dung chúng chứa, ví dụ như các xu hướng và dự đoán về hoạt động trong tương lai. Bằng việc phân tích dữ liệu, các tổ chức có thể đưa ra quyết định kinh doanh hoàn hảo hơn. Ví dụ các tổ chức có thể quyết định xem khi nào và ở đâu thì nên chạy chiến dịch tiếp thị hoặc giới thiệu sản phẩm, dịch vụ mới. Sự phân tích có thể được tham khảo các ứng dụng kinh doanh tiên tiến, thông minh hơn. Các tổ chức khoa học sử dụng phép phân tích dự đoán như một ứng dụng.

Data mini là loại phân tích dữ liệu cao cấp nhất, là nơi mà các nhà phân tích đánh giá các bộ dữ liệu lớn để xác định những mối quan hệ, mô hình và xu hướng. Phân tích dữ liệu có thể bao gồm phân tích dữ liệu thăm dò và phân tích dữ liệu xác nhận. Có một mảng khác chính là phân tích những dữ liệu định lượng (hoặc phân tích dữ liệu số có các biến có thể so sánh theo thống kê) so với phân tích dữ liệu định tính (tập trung vào các dữ liệu không phải dữ liệu cá nhân như văn bản, hình ảnh, video).